TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them

Hvad er Tensor flow?

TensorFlow er et åbent kildekodedeep learning-bibliotek, der er udviklet og vedligeholdt af Google. Det tilbyder dataflow-programmering, som udfører en række maskinlæringsopgaver. Den blev bygget til at køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobil operating-systemer, og det har flere indpakninger på flere sprog som Python, C++ eller Java.

Hvad er Keras?

KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python, der kører oven på Theano eller Tensorflow. Den er designet til at være modulopbygget, hurtig og nem at bruge. Det blev udviklet af François Chollet, en Google-ingeniør. Det er et nyttigt bibliotek til at konstruere enhver dyb læringsalgoritme.

NØGLE FORSKELLE:

  • Keras er en API på højt niveau, der kører oven på TensorFlow, CNTK og Theano, hvorimod TensorFlow er en ramme, der tilbyder både høj- og lavniveau API'er.
  • Keras er perfekt til hurtige implementeringer, mens Tensorflow er ideel til Deep learning-forskning, complex netværk.
  • Keras bruger API-fejlfindingsværktøj såsom TFDBG på den anden side, i Tensorflow kan du bruge Tensor-kortvisualiseringsværktøjer til fejlfinding.
  • Keras har en enkel architecture altså readable og kortfattet, mens Tensorflow ikke er særlig let at bruge.
  • Keras bruges normalt til små datasæt, men TensorFlow bruges til højtydende modeller og store datasæt.
  • I Keras, kommunity support er minimal, mens den er i TensorFlow. Den understøttes af en stor kommunity af teknologivirksomheder.
  • Keras kan bruges til lavtydende modeller, mens TensorFlow kan bruges til højtydende modeller.

Funktioner af Tensorflow

Her er vigtige funktioner i Tensorflow:

  • Hurtigere fejlfinding med Python-værktøjer
  • Dynamiske modeller med Python-kontrolflow
  • Understøttelse af brugerdefinerede og højere ordens gradienter
  • TensorFlow tilbyder flere abstraktionsniveauer, som hjælper dig med at bygge og træne modeller.
  • TensorFlow giver dig mulighed for at træne og implementere din model hurtigt, uanset hvilket sprog eller hvilken platform du bruger.
  • TensorFlow giver fleksibilitet og kontrol med funktioner som Keras Functional API og Model
  • Veldokumenteret så let at forstå
  • Sandsynligvis den mest populære nemme at bruge med Python

Funktioner af Keras

Her er vigtige funktioner ved Keras:

  • Fokus på brugeroplevelse.
  • Multi-backend og multi-platform.
  • Nem produktion af modeller
  • Giver mulighed for nem og hurtig prototyping
  • Konvolutionelle netværksstøtte
  • Tilbagevendende netværksunderstøttelse
  • Keras er udtryksfuld, fleksibel og velegnet til indnovativ forskning.
  • Keras er et Python-baseret framework, der gør det nemt at fejlfinde og udforske.
  • Meget modulært neurale netværksbibliotek skrevet i Python
  • Udviklet med fokus på giver mulighed for hurtig eksperimentering

TensorFlow vs Keras: Forskellen mellem Keras og Tensorflow

Her er vigtige forskelle mellem Keras og Tensorflow

Forskellen mellem TensorFlow og Keras

Keras TensorFlow
Keras er en API på højt niveau, som kører oven på TensorFlow, CNTK og Theano. TensorFlow er en ramme, der tilbyder både højt og lavt niveau API'er.
Keras er nem at bruge, hvis du kender Python-sproget. Du skal lære syntaksen ved at bruge forskellige Tensorflow-funktioner.
Perfekt til hurtige implementeringer. Ideel til Deep learning-forskning, complex netværk.
Bruger et andet API-fejlfindingsværktøj såsom TFDBG. Du kan bruge Tensor-kortvisualiseringsværktøjer til fejlretning.
Det startede af François Chollet fra et projekt og udviklet af en gruppe mennesker. Det er udviklet af Google Brain-teamet.
Skrevet i Python, en indpakning til Theano, TensorFlow og CNTK Skrevet mest i C + +, CUDA og Python.
Keras har en enkel architecture altså readable og kortfattet. Tensorflow er ikke særlig let at bruge.
I Keras-rammen er der et meget mindre hyppigt behov for at fejlsøge simple netværk. Det er ganske udfordrende at udføre fejlfinding i TensorFlow.
Keras bruges normalt til små datasæt. TensorFlow bruges til højtydende modeller og store datasæt.
Community støtten er minimal. Det bakkes op af en stor kommunity af teknologivirksomheder.
Det kan bruges til lavtydende modeller. Det bruges til højtydende modeller.

Fordele ved Tensor flow

Her er fordele/fordele ved Tensor flow

  • Tilbyder begge dele Python og API'er, der gør det nemmere at arbejde på
  • Bør bruges til at træne og betjene modeller i live-tilstand til rigtige kunder.
  • TensorFlow-rammen understøtter både CPU- og GPU-computerenheder
  • Det hjælper os med at udføre en underdel af en graf, som hjælper dig med at hente diskrete data
  • Tilbyder hurtigere kompileringstid sammenlignet med andre deep learning-rammer
  • Det giver automatiske differentieringsfunktioner, der gavner gradientbaseret machine learning algorithms.

Fordele ved Keras

Her er fordele/fordele ved Keras:

  • Det minimerer antallet af brugerhandlinger, der er nødvendigt for hyppig brug
  • Giv brugbar feedback ved brugerfejl.
  • Keras giver en enkel, ensartet grænseflade, der er optimeret til almindelige brugstilfælde.
  • Det hjælper dig med at skrive tilpassede byggeklodser til at udtrykke nye idéer til forskning.
  • Opret nye lag, målinger og udvikle avancerede modeller.
  • Tilbyd en nem og hurtig prototyping

Ulemper ved Tensor flow

Her er ulemper/ulemper ved at bruge Tensor flow:

  • TensorFlow tilbyder ikke hastighed og brug sammenlignet med andre python-frameworks.
  • Ingen GPU-understøttelse for Nvidia og kun sprogunderstøttelse:
  • Du har brug for en grundlæggende viden om avanceret calculus og lineær algebra, sammen med en erfaring med maskinlæring.
  • TensorFlow har en unik struktur, så det er udfordrende at finde en fejl og svært at fejlfinde.
  • Det er et meget lavt niveau, da det tilbyder en stejl indlæringskurve.

Ulemper ved Keras

Her er ulemper/ulemper ved at bruge Keras framework

  • Det er en mindre fleksibel og mere complex rammer at bruge
  • Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) for eksempel
  • Færre projekter tilgængelige online end TensorFlow
  • Multi-GPU, fungerer ikke 100%

Hvilken ramme skal man vælge?

Her er nogle kriterier, der hjælper dig med at vælge en specifik ramme:

Udviklingsformål Bibliotek at vælge
Du er ph.d. studerende TensorFlow
Du vil bruge Deep Learning til at få flere funktioner Keras
Du arbejder i en branche TensorFlow
Du er lige startet på dit 2-måneders praktikforløb Keras
Du ønsker at give øvelsesværker til eleverne Keras
Du kender ikke engang Python Keras